Swarms adalah kerangka ekonomi AI terdesentralisasi berbasis blockchain Solana, yang bertujuan untuk mempromosikan perkembangan ekonomi AI melalui kolaborasi dan pertukaran nilai Agensi AI otonom. Tujuan inti proyek ini adalah membangun ekosistem ekonomi yang terdesentralisasi, dapat diskalakan, dan berpusat pada Agensi yang memungkinkan koneksi dan penciptaan nilai yang efisien di antara pengembang, pengguna, dan layanan AI.
Kye Gomez, pendiri inti di balik Swarms, diakui sebagai 'anak muda jenius' di bidang kecerdasan buatan. Meskipun baru berusia 20 tahun, ia telah menunjukkan keahlian teknis yang mengagumkan. Meskipun putus sekolah, ia mengembangkan kerangka koordinasi multi-agents Swarms dalam waktu hanya tiga tahun. Swarms telah berhasil mengoperasikan 45 juta agen AI, menyediakan layanan berkualitas tinggi untuk industri seperti keuangan, asuransi, dan perawatan kesehatan. Ini menunjukkan kemampuan impresif dari bakat muda ini.
Dalam penelitiannya tentang tindakan otonom dan agen AI kolaboratif, dia tidak hanya mengembangkan model "SSM + MoE super efisien" dan "model alir campuran", tetapi juga secara mendalam menjelajahi keselarasan AI dan potensinya dalam bidang biologi dan nanoteknologi. Faktanya, di antara banyak proyek Kye, Swarms hanya satu dari proyek berkualitas tingginya, dan kekuatan remaja ini tersembunyi dengan dalam, dan setelah penggalian lebih dalam, ternyata dia memiliki banyak proyek lain yang sangat baik.
Misalnya, Agora adalah laboratorium untuk penelitian AI sumber terbuka, dengan fokus pada integrasi AI dengan biologi dan nanoteknologi. Pegasus adalah eksplorasi mereka di bidang pemrosesan bahasa alami dan model embedding, dan juga berpartisipasi dalam implementasi sumber terbuka dari AlphaFold3. Resume dan prestasi Kye semua menunjukkan lahirnya seorang inovator teknologi yang sejati.
Protokol SWARMS adalah protokol blockchain yang dirancang untuk mengoptimalkan kolaborasi agen kecerdasan buatan dengan mendesentralisasi berbagai agen kecerdasan buatan, memungkinkan mereka untuk bekerja sama secara efisien dan menyelesaikan tugas-tugas kompleks dalam lingkungan tanpa kepercayaan. Teknologi inti dari protokol ini mencakup aspek-aspek berikut:
Fungsi algoritma inti
* Penemuan agen cerdas: Berdasarkan deskripsi tugas, kueri basis data RAG yang disimpan di blockchain untuk mengembalikan daftar agen cerdas yang sesuai, mencapai penemuan terdesentralisasi. * Komunikasi agen cerdas: Memanfaatkan lapisan komunikasi bersama untuk bertukar informasi terkait tugas di antara agen cerdas melalui pengiriman pesan. Kontrak pintar memastikan kepercayaan, ketahanan terhadap manipulasi, dan transparansi komunikasi. Optimasi ringan pesan mendukung pertukaran berskala besar secara bersamaan. * Koordinasi tugas: Menghitung skor kemampuan berdasarkan indikator kinerja dalam basis data RAG dan menugaskan tugas ke agen cerdas yang paling sesuai. Mendukung pemrosesan paralel untuk meningkatkan efisiensi. * Sistem memori bersama: Agen cerdas mencatat semua interaksi, hasil, dan pembaruan, membentuk akumulasi pengetahuan bersama. Memberikan referensi data historis untuk tugas, mempromosikan pembelajaran dan perbaikan berkelanjutan dari sistem. * Mendukung ekspansi berskala besar: Memastikan skalabilitas melalui arsitektur terdesentralisasi yang diimplementasikan oleh blockchain. Mengadopsi pendekatan pengelompokan berlapis untuk mengurangi kompleksitas. Pembaruan bertahap basis data RAG dan sistem memori bersama untuk secara mulus mengintegrasikan agen cerdas atau kemampuan baru.
Kolaborasi dan alokasi tugas yang efisien melalui Swarms, berbagai agen AI dapat bekerja sama dan bekerjasama sesuai dengan keahlian mereka sendiri. Dalam proyek yang kompleks, setiap agen dapat menyelesaikan sub-tugas yang berbeda secara paralel, secara signifikan mengurangi waktu penyelesaian tugas secara keseluruhan dan meningkatkan efisiensi.
Berbagi informasi dan umpan balik dinamis antara agen pintar dapat berbagi informasi secara real time, bertukar pengalaman, dan menyesuaikan diri sesuai dengan kebutuhan lingkungan. Mekanisme umpan balik dinamis ini memungkinkan agen untuk dengan cepat beradaptasi dengan perubahan tugas dan memastikan fleksibilitas.
Memberikan solusi yang beragam, ketika menghadapi isu-isu kompleks atau sangat tidak pasti, beberapa agen cerdas dapat mengusulkan solusi yang beragam, sehingga meningkatkan kemampuan inovasi dan menemukan jalur optimal, terutama penting dalam formulasi strategi atau skenario penilaian risiko. (2k bintang di GitHub)
Pembelajaran penguatan dan adaptabilitas meningkatkan kemampuan belajar mereka secara keseluruhan melalui kerjasama dan persaingan antara agen, memungkinkan Swarms untuk memberikan solusi yang lebih akurat untuk tugas-tugas kompleks dengan terus meningkatkan tingkat pengambilan keputusan dalam lingkungan dinamis.
Kemampuan untuk menangani sistem kompleks, baik itu pasar keuangan, manajemen rantai pasokan, atau manajemen kota cerdas, kerangka kerja multi-agen Swarms dapat mensimulasikan pola perilaku semua peserta, menganalisis dampak mereka pada sistem, dan menyediakan dasar yang kokoh untuk manajemen efisien dan pengambilan keputusan yang tepat.
Melalui kolaborasi beberapa agen pintar, Swarms dapat menyediakan layanan pengguna yang sangat dipersonalisasi. Misalnya, dalam skenario layanan pelanggan, berbagai agen memberikan rekomendasi yang disesuaikan berdasarkan kebutuhan pengguna, sehingga meningkatkan pengalaman pelanggan.
Dalam tugas-tugas berisiko tinggi atau kritis, kerangka multi-agen Swarms memastikan keamanan sistem melalui desain redundan. Bahkan jika satu agen gagal, agen lain dapat mengambil alih tugas untuk memastikan operasi sistem yang stabil.
Swarms, sebagai kerangka multi-agent #LLM, berkomitmen untuk menjadi pilihan yang paling berwenang dan dapat diandalkan di industri, menyediakan pengembang dengan alat yang kuat untuk mengimplementasikan otomatisasi proses bisnis secara efisien. Ini menawarkan seperangkat opsi arsitektur yang kaya, kemampuan integrasi pihak ketiga yang kuat, dan kemudahan penggunaan yang tinggi, memungkinkan pengembang untuk merancang sistem agen yang cerdas, fleksibel, dan dapat diskalakan #Swarms untuk dengan mudah memenuhi persyaratan bisnis yang kompleks. Fitur inti untuk pengembang
Desain arsitektur yang fleksibel
Swarms menawarkan berbagai arsitektur agen cerdas yang telah dibangun sebelumnya yang dapat langsung digunakan atau disesuaikan oleh pengembang untuk membuat kerangka kerja proxy sepenuhnya kustom sesuai dengan kebutuhan mereka. Fleksibilitas ini memungkinkan pengembang untuk merancang alur kerja yang sesuai untuk skenario tertentu dan mendukung eksekusi tugas berurutan atau bersamaan, sehingga dapat beradaptasi dengan berbagai lingkungan bisnis.
Kemampuan integrasi pihak ketiga yang kuat
Swarms menyederhanakan integrasi dengan sistem eksternal, baik itu API, database, atau platform lainnya, sehingga memungkinkan integrasi yang mulus. Tingkat kompatibilitas yang tinggi ini memastikan operasi yang lancar dari agen pintar dalam alur kerja kompleks, yang secara signifikan meningkatkan efisiensi sistem.
Desain API yang ramah pengembang
API Swarms sepenuhnya berorientasi pada pengembang, dengan antarmuka yang intuitif dan operasi yang nyaman. Dengan kode yang ringkas, pengembang dapat secara efisien mengatur klaster agen pintar sambil tetap memiliki kontrol yang komprehensif terhadap sistem, secara signifikan meningkatkan pengalaman pengembangan.
Nilai pasar token SWARMS telah melampaui 300 juta dolar AS dan mencapai peningkatan 45,28% dalam 24 jam terakhir. Ada beberapa faktor pendorong di balik hal ini.
Kerangka kerja LLM multi-agens Swarms secara signifikan meningkatkan fleksibilitas dan respons sistem melalui kolaborasi cerdas, berbagi informasi dinamis, dan solusi yang beragam. Ini cocok untuk berbagai skenario aplikasi kompleks dan dinamis, seperti otomatisasi proses perusahaan, pengambilan keputusan berbasis data, dan layanan yang dipersonalisasi. Baik mengoptimalkan bisnis yang sudah ada maupun menjelajahi aplikasi inovatif, Swarms memberikan kemudahan dan kemungkinan yang belum pernah terjadi sebelumnya kepada pengembang.
Swarms adalah kerangka ekonomi AI terdesentralisasi berbasis blockchain Solana, yang bertujuan untuk mempromosikan perkembangan ekonomi AI melalui kolaborasi dan pertukaran nilai Agensi AI otonom. Tujuan inti proyek ini adalah membangun ekosistem ekonomi yang terdesentralisasi, dapat diskalakan, dan berpusat pada Agensi yang memungkinkan koneksi dan penciptaan nilai yang efisien di antara pengembang, pengguna, dan layanan AI.
Kye Gomez, pendiri inti di balik Swarms, diakui sebagai 'anak muda jenius' di bidang kecerdasan buatan. Meskipun baru berusia 20 tahun, ia telah menunjukkan keahlian teknis yang mengagumkan. Meskipun putus sekolah, ia mengembangkan kerangka koordinasi multi-agents Swarms dalam waktu hanya tiga tahun. Swarms telah berhasil mengoperasikan 45 juta agen AI, menyediakan layanan berkualitas tinggi untuk industri seperti keuangan, asuransi, dan perawatan kesehatan. Ini menunjukkan kemampuan impresif dari bakat muda ini.
Dalam penelitiannya tentang tindakan otonom dan agen AI kolaboratif, dia tidak hanya mengembangkan model "SSM + MoE super efisien" dan "model alir campuran", tetapi juga secara mendalam menjelajahi keselarasan AI dan potensinya dalam bidang biologi dan nanoteknologi. Faktanya, di antara banyak proyek Kye, Swarms hanya satu dari proyek berkualitas tingginya, dan kekuatan remaja ini tersembunyi dengan dalam, dan setelah penggalian lebih dalam, ternyata dia memiliki banyak proyek lain yang sangat baik.
Misalnya, Agora adalah laboratorium untuk penelitian AI sumber terbuka, dengan fokus pada integrasi AI dengan biologi dan nanoteknologi. Pegasus adalah eksplorasi mereka di bidang pemrosesan bahasa alami dan model embedding, dan juga berpartisipasi dalam implementasi sumber terbuka dari AlphaFold3. Resume dan prestasi Kye semua menunjukkan lahirnya seorang inovator teknologi yang sejati.
Protokol SWARMS adalah protokol blockchain yang dirancang untuk mengoptimalkan kolaborasi agen kecerdasan buatan dengan mendesentralisasi berbagai agen kecerdasan buatan, memungkinkan mereka untuk bekerja sama secara efisien dan menyelesaikan tugas-tugas kompleks dalam lingkungan tanpa kepercayaan. Teknologi inti dari protokol ini mencakup aspek-aspek berikut:
Fungsi algoritma inti
* Penemuan agen cerdas: Berdasarkan deskripsi tugas, kueri basis data RAG yang disimpan di blockchain untuk mengembalikan daftar agen cerdas yang sesuai, mencapai penemuan terdesentralisasi. * Komunikasi agen cerdas: Memanfaatkan lapisan komunikasi bersama untuk bertukar informasi terkait tugas di antara agen cerdas melalui pengiriman pesan. Kontrak pintar memastikan kepercayaan, ketahanan terhadap manipulasi, dan transparansi komunikasi. Optimasi ringan pesan mendukung pertukaran berskala besar secara bersamaan. * Koordinasi tugas: Menghitung skor kemampuan berdasarkan indikator kinerja dalam basis data RAG dan menugaskan tugas ke agen cerdas yang paling sesuai. Mendukung pemrosesan paralel untuk meningkatkan efisiensi. * Sistem memori bersama: Agen cerdas mencatat semua interaksi, hasil, dan pembaruan, membentuk akumulasi pengetahuan bersama. Memberikan referensi data historis untuk tugas, mempromosikan pembelajaran dan perbaikan berkelanjutan dari sistem. * Mendukung ekspansi berskala besar: Memastikan skalabilitas melalui arsitektur terdesentralisasi yang diimplementasikan oleh blockchain. Mengadopsi pendekatan pengelompokan berlapis untuk mengurangi kompleksitas. Pembaruan bertahap basis data RAG dan sistem memori bersama untuk secara mulus mengintegrasikan agen cerdas atau kemampuan baru.
Kolaborasi dan alokasi tugas yang efisien melalui Swarms, berbagai agen AI dapat bekerja sama dan bekerjasama sesuai dengan keahlian mereka sendiri. Dalam proyek yang kompleks, setiap agen dapat menyelesaikan sub-tugas yang berbeda secara paralel, secara signifikan mengurangi waktu penyelesaian tugas secara keseluruhan dan meningkatkan efisiensi.
Berbagi informasi dan umpan balik dinamis antara agen pintar dapat berbagi informasi secara real time, bertukar pengalaman, dan menyesuaikan diri sesuai dengan kebutuhan lingkungan. Mekanisme umpan balik dinamis ini memungkinkan agen untuk dengan cepat beradaptasi dengan perubahan tugas dan memastikan fleksibilitas.
Memberikan solusi yang beragam, ketika menghadapi isu-isu kompleks atau sangat tidak pasti, beberapa agen cerdas dapat mengusulkan solusi yang beragam, sehingga meningkatkan kemampuan inovasi dan menemukan jalur optimal, terutama penting dalam formulasi strategi atau skenario penilaian risiko. (2k bintang di GitHub)
Pembelajaran penguatan dan adaptabilitas meningkatkan kemampuan belajar mereka secara keseluruhan melalui kerjasama dan persaingan antara agen, memungkinkan Swarms untuk memberikan solusi yang lebih akurat untuk tugas-tugas kompleks dengan terus meningkatkan tingkat pengambilan keputusan dalam lingkungan dinamis.
Kemampuan untuk menangani sistem kompleks, baik itu pasar keuangan, manajemen rantai pasokan, atau manajemen kota cerdas, kerangka kerja multi-agen Swarms dapat mensimulasikan pola perilaku semua peserta, menganalisis dampak mereka pada sistem, dan menyediakan dasar yang kokoh untuk manajemen efisien dan pengambilan keputusan yang tepat.
Melalui kolaborasi beberapa agen pintar, Swarms dapat menyediakan layanan pengguna yang sangat dipersonalisasi. Misalnya, dalam skenario layanan pelanggan, berbagai agen memberikan rekomendasi yang disesuaikan berdasarkan kebutuhan pengguna, sehingga meningkatkan pengalaman pelanggan.
Dalam tugas-tugas berisiko tinggi atau kritis, kerangka multi-agen Swarms memastikan keamanan sistem melalui desain redundan. Bahkan jika satu agen gagal, agen lain dapat mengambil alih tugas untuk memastikan operasi sistem yang stabil.
Swarms, sebagai kerangka multi-agent #LLM, berkomitmen untuk menjadi pilihan yang paling berwenang dan dapat diandalkan di industri, menyediakan pengembang dengan alat yang kuat untuk mengimplementasikan otomatisasi proses bisnis secara efisien. Ini menawarkan seperangkat opsi arsitektur yang kaya, kemampuan integrasi pihak ketiga yang kuat, dan kemudahan penggunaan yang tinggi, memungkinkan pengembang untuk merancang sistem agen yang cerdas, fleksibel, dan dapat diskalakan #Swarms untuk dengan mudah memenuhi persyaratan bisnis yang kompleks. Fitur inti untuk pengembang
Desain arsitektur yang fleksibel
Swarms menawarkan berbagai arsitektur agen cerdas yang telah dibangun sebelumnya yang dapat langsung digunakan atau disesuaikan oleh pengembang untuk membuat kerangka kerja proxy sepenuhnya kustom sesuai dengan kebutuhan mereka. Fleksibilitas ini memungkinkan pengembang untuk merancang alur kerja yang sesuai untuk skenario tertentu dan mendukung eksekusi tugas berurutan atau bersamaan, sehingga dapat beradaptasi dengan berbagai lingkungan bisnis.
Kemampuan integrasi pihak ketiga yang kuat
Swarms menyederhanakan integrasi dengan sistem eksternal, baik itu API, database, atau platform lainnya, sehingga memungkinkan integrasi yang mulus. Tingkat kompatibilitas yang tinggi ini memastikan operasi yang lancar dari agen pintar dalam alur kerja kompleks, yang secara signifikan meningkatkan efisiensi sistem.
Desain API yang ramah pengembang
API Swarms sepenuhnya berorientasi pada pengembang, dengan antarmuka yang intuitif dan operasi yang nyaman. Dengan kode yang ringkas, pengembang dapat secara efisien mengatur klaster agen pintar sambil tetap memiliki kontrol yang komprehensif terhadap sistem, secara signifikan meningkatkan pengalaman pengembangan.
Nilai pasar token SWARMS telah melampaui 300 juta dolar AS dan mencapai peningkatan 45,28% dalam 24 jam terakhir. Ada beberapa faktor pendorong di balik hal ini.
Kerangka kerja LLM multi-agens Swarms secara signifikan meningkatkan fleksibilitas dan respons sistem melalui kolaborasi cerdas, berbagi informasi dinamis, dan solusi yang beragam. Ini cocok untuk berbagai skenario aplikasi kompleks dan dinamis, seperti otomatisasi proses perusahaan, pengambilan keputusan berbasis data, dan layanan yang dipersonalisasi. Baik mengoptimalkan bisnis yang sudah ada maupun menjelajahi aplikasi inovatif, Swarms memberikan kemudahan dan kemungkinan yang belum pernah terjadi sebelumnya kepada pengembang.